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Python深度学习(第2版) 弗朗索瓦·肖莱 人工智慧入门书籍
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Python深度学习 [美]弗朗索瓦·肖莱（Franc·oisChollet）著,张亮 译 人民邮电出版社 978711
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦 肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的知识 - 神经网络入门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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Python深度学习 基于TensorFlow 第2版 吴茂贵 机器学习 神经网络 自然语言处理 图像识别 人脸识别 全
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Python深度学习与项目实战(异步图书出品） deepseek教程
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Python深度学习入门与实战 使用Python库实现的深度学框架介绍书籍 深度学在计算机视觉和自然语言处理方面的应用 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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Python深度学习原理、算法与案例 清华大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
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深入浅出 在系统地阐述理论的同时，深入浅出地结合了前沿论文并引入相应实践，既为初学者，也为广大本科生、研究生提供通俗易懂的深度学习开发环境和案例。衔接连贯 强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。技术前沿 介绍对抗学习、遗传算法与神经网络、计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域的新进展，激发读者学习兴趣，开拓读者视野。
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Python深度学习算法实战 中国水利水电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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《Python深度学习：基于PyTorch》 （1）核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。 《Python深度学习：基于TensorFlow》 （1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富； （2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供
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Python深度学习及智能车竞赛实践 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
1.本书配套刮刮卡，凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座，也可以凭借兑换码加入“智能汽车与深度学习”读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。2.本书全彩印刷，内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python，由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源，共设计有四大部分共11章内容。3. 本书深度融合全国大学生智能汽车竞赛深度学习项目，讲述了完整的Python深度学习+智能车开发流程和知识体系。4. 本书实用性和实践性强，由北京航空航天大学和北京百度网讯科技有限公司联合打造建设，引入了产业级工程实践项目，并基于全国大学生智能汽车竞赛设计各知识点的教学实例，以竞赛内容串
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Python深度学习(Di2版);129.8;弗朗索瓦·肖莱;人民邮电出版社;9787115597175
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Python深度学习 基于TensorFlow 第2版 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据TensorFlow新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作，是读者的shou选。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）进行谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习 弗朗索瓦·肖莱（Francois Chollet） 著 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
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Python深度学习实战(基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸物体和语音识别)/智能正版正版
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 斯里达尔·阿拉软件工具
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Python深度学习算法实践 Sudharsan Ravichandiran 著 东南大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python深度学习算法实践（影印版）》深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。
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Python深度学习（第2版）（图灵出品） 弗朗索瓦·肖莱 人民邮电出版社 9787115597175
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Python深度学习：基于PyTorch 书籍非全新 85-99成新，以实拍图为准发货，介意勿拍
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Python深度学习 逻辑、算法与编程实战 何福贵编著 机械工业出版社 【新华书店全新正版】
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Python深度学习算法实战【善水图书 正版保真】 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python深度学习应用 [加拿大]亚历克斯·盖利（Alex Galea）；[古]路易斯·卡佩罗；高凯；吴林芳；李娇娥； 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书介绍Jupyter、数据清洗、高级机器学习、网页爬虫、交互式可视化、神经网络、深度学习、模型构建、模型评估与优化、产品化处理等有关深度学习应用方面的内容。本书理论与实践并重、体系完整、内容新颖、条理清晰、组织合理、强调实践，包括使用scikitlearn、TensorFlow和Keras创建智能系统和机器学习解决方案，并将论述的重点放在实现和实践上，以便让读者更好地了解Python深度学习应用的实现细节。 本书适合所有对Python深度学习感兴趣的人士阅读。
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Python深度学习：基于TensorFlow 吴茂贵 机械工业出版社 9787111609728
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的首选。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
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在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方
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